PyTorch

PyTorch torch.bmm() 对 input 和 mat2 中存储的矩阵执行批量矩阵-矩阵乘积。 input 和 mat2 都必须是 3-D 张量，每个张量包含相同数量的矩阵。如果 input 是 (b × n × m) 张量， mat2 是 (b × m × p) 张量，则 out 将是 (b × n × p) 张量。

以下是如何使用 torch.bmm() 的简单示例：

Output:

torch.bmm() 是执行批量矩阵-矩阵乘法的非常高效的函数，通常用于图像分类和自然语言处理等深度学习应用。

torch.bmm() 和 torch.matmul() 都是 PyTorch 中执行矩阵乘法的函数。但是，这两个函数之间存在一些关键区别：

当您需要对 3-D 张量执行批量矩阵-矩阵乘法时，您应该使用 torch.bmm() 。在图像分类和自然语言处理等深度学习应用中经常出现这种情况。

当您需要对任意维度的张量执行矩阵乘法，或者需要使用广播时，您应该使用 torch.matmul() 。